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符合「生成式 AI」新聞搜尋結果，共 487 篇，以下為 49 - 72 篇

科技新訊

戴爾科技集團創新催化劑調查高成長企業預期AI與生成式AI將推動產業轉型

根據戴爾創新催化劑調查顯示，85%來自台灣的受訪者認為生成式AI與AI將使產業於未來大幅轉型。對於2023年營收成長較高（+25%）的企業，此一比例上升至100%，而成長較低（1-5%），營收持平或衰退之企業，此項比例則為93%。根據40個國家地區中6,600名IT與業務決策者的調查顯示，儘管AI與生成式AI被普遍看好，但各企業為變動做好準備的程度卻有極大差異。針對台灣受訪者，雖有79%表示他們處於有利的競爭地位及擁有可靠的策略，仍有59%受訪者無法掌握所在產業於未來三到五年的面貌，55%受訪者則表示正在努力跟上腳步。缺乏適合人才（46%）、資料隱私與資安疑慮（41%）及預算不足（29%），是企業推動創新時面臨的挑戰。從構想到實現生成式AI 台灣受訪者認為生成式AI在優化IT安全議題的處理方式（57%）、提高生產力（52%）和優化客戶體驗（38%）方面，具有變革性或巨大的潛力，也意識到需克服的挑戰包含，87%擔心生成式AI會帶來新的安全和隱私問題，84%同意其資料與IP具有高度價值，不適合放在廠商可以存取的生成式AI工具中。更廣泛來說，企業正在解決生成式AI從構思轉為實現過程中的實用性問題，其中61%表示已經開始實施生成式AI。隨著越來越多企業採用此項技術，關注焦點開始集中於瞭解風險所在及應該由誰負責處理。90%受訪者同意，當AI出現故障或不被認可的行為時，應由企業負責，而非機器、使用者或大眾。企業正在因應當今威脅情勢的挑戰網路安全仍是企業的痛點，94%台灣受訪者表示在過去12個月曾遭受安全攻擊。大多數（98%）正在追求零信任部署策略，86%表示已經制定事故回應計畫（Incident Response Plan），以從網路攻擊或資料外洩中進行復原。最常被提及的三個議題包括惡意軟體、網路釣魚與資料外洩，其中網路釣魚議題引出一個問題，也就是員工在威脅環境中扮演的角色。例如，78%受訪者認為某些員工未遵守IT安全準則和慣例，因為會降低效率與生產力，76%受訪者表示內部威脅是很大的隱憂。由於員工為第一道防線，以上皆顯示員工訓練的重要性。正確的科技基礎架構有助企業成功調查顯示現代資料基礎架構正隨著生成式AI等技術加快腳步，以及因資料量增加而成為關鍵角色。在企業加速創新中，投資現代化、可擴充的基礎架構被認為是首要優化部分。多數台灣IT決策者（84%）表示，他們更偏愛本地端部署或混合模式，以因應預見實施生成式AI時會面臨到的挑戰。在企業中共用資料的能力也是創新的關鍵部分，僅36%台灣企業表示現在有能力將資料轉化為即時洞察力，以支援創新。調查顯示企業正在應對此項挑戰，其中近9成（86%）企業表示資料是維持領先的要素，生成式AI策略必須涵蓋使用和保護這些資料。超過半數企業（52%）預計在未來五年內，大部分資料將來自於邊緣。其他調查結果包含：技能：86%受訪者表示其產業目前缺乏創新人才，敏捷的學習能力和求知慾、AI熟練度以及創造力和創造性思考，被列為未來五年的首要技能。永續性：5成受訪者認為「推動環境永續創新」為重要改善部分，而能源效率為首要議程，84%正在嘗試使用「即服務（as-a-Service）」解決方案更有效地管理IT環境，83%積極將AI推理轉移至邊緣，以提升能源效率（例如智慧建築）。使IT成為策略夥伴：現階段有98%業務決策者有理由得以將IT決策者排除在策略對話之外，然而兩個部門都將更緊密的關係列為第二重要的改善部分。關於創新催化劑調查此項調查由戴爾科技集團委託Vanson Bourne進行，針對來自北美、拉丁美洲、歐洲、中東、非洲、亞太地區及日本和大中華地區之各種公私部門中，員工超過100人之企業的6,600名受訪者進行調查。所有受訪者都是在企業中推動或影響創新的成員。其中3,330名是IT決策者（ITDMs），另外3,330名為業務決策者（BDMs）。訪談於2023年9至11月透過網路與電話進行。更多資訊請參考此處http://www.dell.com/innovationcatalyst。

文章來源 : 世紀奧美 發表時間 : 2024/5/2 瀏覽次數 : 6326 加入收藏 :

大陸港澳

Amazon Bedrock 加入全新功能助客戶更快捷地構建和擴展安全的生成式 AI 應用程式

全新專有模型導入功能讓客戶更輕鬆地將專屬模型導入到 Amazon Bedrock 中，繼而充分利用 Amazon Bedrock 的強大功能全新模型評估功能使客戶能夠廣泛且便捷地選擇多款完全託管模型，包括 RAG 優化的新版 Amazon Titan Embeddings V2 以及來自 Cohere、Meta 的最新模型 Amazon Bedrock Guardrails 功能採用業界領先技術，協助客戶根據應用需求和負責任的 AI 原則，有效實施客製化的安全措施數以萬計的客戶和合作夥伴正使用 Amazon Bedrock 構建和部署生成式 AI 應用程式，包括愛迪達、美國自動資料處理公司、Aha!、亞馬遜、橋水基金、精品酒店集團、科萊恩、美國達美航空、電通、福克斯電影、GoDaddy、Hugging Face、Infor、Intuit、通力、KT、律商聯訊、孤獨星球、Netsmart、紐約證券交易所、輝瑞、PGA錦標賽、Perplexity AI、理光美國、Rocket Mortgage、瑞安航空、Salesforce、西門子、湯森路透集團、豐田、Tui、美國聯合航空等香港 - Media OutReach Newswire - 2024 年 4 月 24 日 - Amazon Web Services（AWS）宣布推出 Amazon Bedrock 的全新功能，為客戶提供更簡單、更快捷、更安全的方法協助開發先進的生成式人工智能（Generative AI）應用程式。目前，已有成千上萬的用戶選擇將 Amazon Bedrock 作為其生成式 AI 策略的核心基礎。Amazon Bedrock 讓用戶能夠輕鬆導入來自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 以及亞馬遜等公司的領先基礎模型（FMs），同時滿足開發和部署生成式 AI 應用程式所需的功能性和企業級安全性需求。Amazon Bedrock 上可用的強大模型均以完全託管服務的方式提供給客戶，為應用程式的無縫部署、可擴展性和持續優化提供了保障，因此客戶無需擔心底層基礎設施。新增的功能允許客戶在 Amazon Bedrock 上運行專屬的完全託管模型，簡化了為特定應用場景選擇最佳模型的過程，並讓生成式 AI 應用程式的保護措施更易於實施，同時擴展了模型的選擇範圍。如需了解更多資訊或使用 Amazon Bedrock，請瀏覽：https://aws.amazon.com/tw/bedrock/。從迅速崛起的初創公司到注重安全的大型企業及政府機構，全球各類組織正透過 Amazon Bedrock 激發創新、提升生產效率並打造全新的用戶體驗。例如，紐約證券交易所利用 Amazon Bedrock 豐富的基礎模型和先進的 AI 生成能力，處理眾多的監管檔案，並將複雜的法規內容轉化為易於理解的語言。此外，歐洲最大的航空公司瑞安航空亦正透過 Amazon Bedrock協助機組人員即時查詢特定國家法規的相關資訊，或從數量龐大的手冊中快速擷取關鍵摘要，確保乘客的旅遊順利順暢出行，並提升服務效率。專注於為社區醫療機構提供電子健康記錄（EHR）解決方案的技術供應商Netsmart，正透過在Amazon Bedrock上構建的生成式AI自動化工具，協助將個人健康記錄的管理時間減少高達50%，以減輕醫護工作者在臨床檔案管理上的工作負擔。構建這將加快 Netsmart 客戶提交患者索償申請過程，同時提升患者所獲得的護理體驗。 AWS AI 和數據全球副總裁 Swami Sivasubramanian 表示：「企業應用 Amazon Bedrock 正呈現出爆炸式的增長。成千上萬來自不同產業、不同規模的企業已選擇Amazon Bedrock 作為他們生成式 AI 策略的核心基礎，它極大加快並簡化了企業從試驗階段到實際生產的過程。客戶對 Amazon Bedrock 充滿熱情，因為它不僅提供企業級的安全性和私隱保護，還提供了廣泛的前瞻模型選擇，使構建生成式 AI應用變得前所未有的簡單。隨著今天新功能的推出，我們將繼續加快創新，為客戶提供更豐富的功能和業界領先的模型，並進一步推動生成式 AI 的大規模普及。」全新的專有模型導入功能協助客戶將客製化模型整合至 Amazon Bedrock，減少營運成本並加速應用程式開發在 Amazon Bedrock 上，來自醫療保健與金融服務等產業的客戶不僅可以輕鬆使用 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 和亞馬遜多款領先基礎模型，還能利用自身資料定製公開模型，以支援特定產業的應用。當企業需要用自有數據構建這些模型時，他們通常需要透過模型訓練服務如 Amazon SageMaker，以從頭開始訓練模型或對現有的公開模型如 Llama、Mistral 和Flan-T5 進行進階客製化。自 2017 年推出以來，Amazon SageMaker 已成為構建和訓練世界級基礎模型的平台，其中包括超大參數量的公開模型 Falcon 180。同時，客戶希望能夠將他們自己的客製化模型與 Amazon Bedrock 內建的高級生成式AI工具結合，如知識庫、Guardrails、代理（Agents）和模型評估等，而無需自行開發這些功能。借助全新的 Amazon Bedrock 專有模型導入功能，企業現在能夠將自己的客製化模型導入到 Amazon Bedrock 中，以完全託管的應用程式開發介面（API）形式使用，這種方式為構建生成式 AI 應用程式帶來前所未有的體驗。只需點擊幾下，客戶即可將他們使用 Amazon SageMaker 或其他工具開發的模型整合到 Amazon Bedrock 平台上。模型透過自動化驗證流程後，客戶便可像使用平台上其他模型一樣使用自己的客製化模型，同時享受目前 Amazon Bedrock 所具備的全部優勢，包括無縫的可擴展性、強大的保護能力、遵循負責任的 AI 原則、利用檢索增強生成（RAG）擴充模型知識庫、輕鬆打造用於完成多步驟任務的代理（Agents）、進行微調以持續訓練和優化模型，且無需管理底層基礎設施。這項新功能讓企業能夠輕鬆地透過同一 API 使用 Amazon Bedrock 的模型與自己的客製化模型，Amazon Bedrock 專有模型導入功能現已推出預覽版，並支援三種最受歡迎的開放模型架構：Flan-T5、Llama 和Mistral，並計劃未來支援更多模型。全新模型評估功能協助客戶評估、比較和選擇適合其應用程式的最佳模型 Amazon Bedrock 提供了最廣泛和業界領先的模型選擇，滿足企業在價格、效能或功能方面的各種需求，並允許企業獨佔或與其他企業共享模型。構建生成式 AI 應用程式的關鍵步驟是找到合適的模型，而選擇特定應用場景的最佳模型則需要客戶在準確性和效能之間達成微妙的平衡。現在，企業仍需要花費大量時間分析每個新模型可以如何滿足他們的應用場景，這拖慢了他們向用戶提供生成式 AI 體驗的速度。全新模型評估功能已於今天正式可用，它是企業快速分析和比較 Amazon Bedrock 上模型的最快方式，讓評估模型的時間從幾星期縮短到幾小時，進而加快推出新的應用程式並改善使用者體驗。客戶可以立即開始評估，透過選擇預定義的評估標準（例如準確性和穩健性）並上傳自有數據庫或提示庫，或者從內建的、公開可用的資源中進行選擇。對於主觀標準或需要細緻判斷的內容，Amazon Bedrock 使客戶能夠輕鬆將人工審核融入到工作流程中，以根據特定應用場景的指標（如相關性、風格和品牌聲量）對模型進行評估。當完成設定，Amazon Bedrock 將執行評估並生成報告，使客戶能夠輕鬆了解模型在關鍵指標上的表現，並迅速選擇最適合其應用場景的模型。透過 Amazon Bedrock Guardrails 功能，客戶可利用前瞻技術輕鬆實施防護措施，去除個人訊息和敏感資訊、不當語言、特定詞彙並過濾有害內容企業需要以安全、可信和負責任的方式使用生成式 AI。現時大量模型使用內建控制來過濾不良和有害內容，但多數客戶希望進一步客製化他們的生成式 AI 應用程式，以確保生成結果更具相關性，在符合公司政策的同時遵循負責任的 AI 原則。現時，Amazon Bedrock 的 Guardrails 功能已正式可用，它在基礎模型的原有功能之上提供了業界領先的安全保護，能夠協助客戶阻止高達 85% 的有害內容。Guardrails 是唯一一項由頂級雲端服務供應商提供的解決方案，它允許客戶在單一服務中同時擁有內建和客製化的防護機制，並可與 Amazon Bedrock 中的所有大型語言模型（LLMs）以及經過微調的模型一起使用。要打造一個 Guardrail，客戶只需提供一個自然語言描述來定義其應用程式上下文中不予顯示的主題。此外，客戶還可以設定閾值以過濾仇恨言論、侮辱、性相關用語、攻擊和暴力性等內容，並設定篩檢程式以移除個人訊息和敏感資訊、不當言論或過濾特定詞彙。Amazon Bedrock Guardrails 透過為生成式 AI 應用程式提供一致的使用者體驗和標準化的安全和私隱控制，讓客戶能夠快速且安全地進行創新。更多模型選擇：Amazon Titan Text Embeddings V2、正式可用的 Titan Image Generator，以及來自 Cohere 和 Meta 的最新模型 Amazon Bedrock 專屬的 Amazon Titan 模型是由 AWS 在大規模且多樣化的數據庫上建立和預訓練而成的，專為多種應用場景而設，並內建負責任的 AI 功能。Amazon Bedrock 不斷擴展 Amazon Titan 系列，為客戶提供更多選擇和靈活性。Amazon Titan Text Embeddings V2 優化了針對使用 RAG 的應用場景，適合資訊搜尋、問答聊天機械人和客製化推薦等用途。許多企業正採用流行的 RAG 模型客製化技術，透過連接到知識源頭以增強基礎模型生成的內容。然而，運行這些操作可能會消耗大量運算和儲存資源。即將推出的新版 Amazon Titan Text Embeddings V2 模型透過為客戶提供靈活的嵌入（embeddings）功能，將儲存需求降低至原來的四分之一，降低儲存、運算和營運成本，同時在 RAG 應用場景中保持 97% 的準確性，表現優於其他領先模型。 Amazon Titan Image Generator 現已正式可用，為廣告、電子商務、媒體和娛樂等產業客戶提供了一種低成本的方式以自然語言提示來生成專業級別的圖像，或對現有圖像進行優化和編輯。Amazon Titan Image Generator 同時為生成的所有圖像設計隱形浮水印，以協助識別 AI 生成的圖像，推動 AI 技術的安全度、可靠度和透明度發展，減少傳播虛假資訊。同時，Amazon Titan Image Generator 還可以檢查圖片中是否存在浮水印，協助客戶確認圖片是否由其生成。同時，Amazon Bedrock 上的 Meta Llama 3 基礎模型已正式可用，Cohere 的 Command R 和 Command R+ 模型亦即將推出。Llama 3 專為開發者、研究人員和企業而設，旨在支持他們構建、試驗並負責任地擴展生成式 AI 專案。Llama 3 模型是一系列經過預訓練及微調的大型語言模型，適用於廣泛的應用場景，特別擅長執行文本摘要和分類、情感分析、語言翻譯及程式碼生成等任務。而 Cohere 的 Command R 和 Command R+ 模型則是前瞻的基礎模型，客戶能夠基於該模型構建支援 10 種語言、具備先進 RAG 功能的企業級生成式 AI 應用，協助全球業務拓展。來自 Amazon Bedrock 客戶和合作夥伴的回饋亞馬遜打造的 Rufus 是一款以生成式 AI 為核心的專業購物助手，它基於公司龐大的產品目錄、客戶建議、社群問答以及互聯網資訊進行訓練。Rufus 能解答客戶的購物疑問、提供產品比較，並根據對話情境進行推薦。亞馬遜商店 Foundational AI 副總裁兼傑出科學家 Trishul Chilimbi 表示：「為了在亞馬遜商店中提供卓越的對話式購物體驗，我們致力於為 Rufus 開發先進的模型，並期待它為客戶帶來超乎預期的價值。透過利用 Amazon Bedrock 的客製化模型導入功能，我們能夠將 Rufus 先進的底層模型提供給內部開發人員，以完全託管的 API 形式使用它。現在，各個業務團隊都可以使用這個模型來構建自己的應用，而 Amazon Bedrock 則簡化了開發流程，協助所有亞馬遜客戶快速開發新體驗。」電通（Dentsu）為全球領先的綜合行銷和技術服務提供者之一。電通創意全球技術總監 James Thomas 表示：「在過去三個月裡，我們利用 Amazon Titan Image Generator 模型的預覽版，透過自然語言提示創造了大量仿真的工作室級圖像，主要用於產品推廣和一致的品牌標誌生成。我們的創意團隊對 Titan Image Generator 生成的多樣化內容感到印象深刻，這些內容協助我們為全球廣告活動創造了引人注目的圖像。我們期待體驗該模型新推出的浮水印檢測功能，這將提升 AI 生成內容的透明度，並協助我們與客戶建立更牢固的信任關係。」 Salesforce 為全球 AI 客戶關係管理（CRM）領域的領導者，其「CRM + 數據 + AI + 信任」的組合為企業提供了強大的客戶連結。Salesforce AI 產品資深副總裁 Kaushal Kurapati 表示：「AI 是我們承諾協助客戶在 Salesforce 應用中提供客製化體驗的核心，這些應用都建立在 Data Cloud 的數據之上。為了在我們的統一數據平台上實施生成式 AI，我們正在評估各種基礎模型，確保所選模型最符合客戶的需求。Amazon Bedrock 是我們開放生態系統模型策略的關鍵部分，這項新的模型評估功能提供自動化與人工評估兩種方式，加速了我們比較和選擇模型的過程。現在，我們不僅可以基於直觀標準評估模型，還能從友好性、風格和品牌相關性等更多質性標準進行評估。這種能力的提升將使我們為客戶營運模型變得更簡單和迅速。」 Hashtag: #AmazonWebServices #AWS發佈者對本公告的內容承擔全部責任關於 Amazon Web Services自 2006 年來，Amazon Web Services 一直在提供世界上服務最豐富、應用廣泛的雲端服務。AWS為客戶提供超過 240 種功能全面的雲端服務，包括運算、儲存、數據庫、網絡、分析、機器學習與人工智能、物聯網、流動、安全、混合雲、媒體，以及應用開發、部署和管理等方面，遍及 33 個地理區域內的 105 個可用區域（Availability Zones），並已公佈計畫在馬來西亞、墨西哥、紐西蘭、沙特阿拉伯和泰國等建立 6 個 AWS 地理區域、18 個可用區域。AWS 的服務獲得全球超過百萬客戶的信任，包括發展迅速的初創公司、大型企業和政府機構。通過 AWS 的服務，客戶能夠有效強化自身基礎設施，提高營運上的彈性與應變能力，同時降低成本。欲了解更多有關 AWS 的資訊，請瀏覽：https://aws.amazon.com。

文章來源 : Media OutReach Limited 發表時間 : 2024/4/24 瀏覽次數 : 1869 加入收藏 :

科技新訊

Amazon Bedrock 使客戶更輕鬆快速地建構和擴展安全的生成式 AI 應用程式

【台北訊，2024年4月23日】Amazon Web Services（AWS）宣布推出 Amazon Bedrock 的全新功能，為客戶提供了更簡單、更快捷、更安全的方法，幫助客戶開發先進的生成式人工智慧（AI）應用。目前，已有成千上萬的用戶選擇將 Amazon Bedrock 作為其生成式AI策略的核心基礎。Amazon Bedrock 讓用戶能夠輕鬆導入來自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 以及亞馬遜等公司的領先基礎模型（FMs），同時滿足了開發和部署生成式 AI 應用所需的功能性和企業級安全性需求。Amazon Bedrock 上可用的強大模型均以完全託管服務的方式提供給客戶，因此客戶無需擔心底層基礎設施，這為應用程式的無縫部署、可擴展性和持續優化提供保障。新增的功能允許客戶在Amazon Bedrock 上運行專屬的完全託管模型，簡化了為特定應用場景選擇最佳模型的過程，並讓生成式AI應用程式的保護措施更易於實施，同時還擴展了模型的選擇範圍。如需瞭解更多資訊或使用 Amazon Bedrock，請至：https://aws.amazon.com/tw/bedrock/。從迅速崛起的新創公司到注重安全的大型企業及政府機構，全球各類組織正透過 Amazon Bedrock 激發創新、提升生產效率並打造全新的用戶體驗。例如，紐約證券交易所（NYSE）利用 Amazon Bedrock 豐富的基礎模型和先進的AI生成能力，處理眾多的監管檔案，並將複雜的法規內容轉化為易於理解的語言。歐洲最大的航空公司瑞安航空正透過 Amazon Bedrock 提升服務效率。Amazon Bedrock 能夠幫助機組人員即時查詢特定國家法規的相關資訊，或從數量龐大的手冊中快速擷取關鍵摘要，確保乘客的旅遊順利順暢出行；專注於為社區醫療機構提供電子健康記錄（EHR）解決方案的技術供應商 Netsmart，正在努力減輕醫護工作者在臨床檔案管理上的工作負擔。透過在 Amazon Bedrock 上建構的生成式 AI 自動化工具，他們旨在將個人健康記錄的管理時間減少高達 50%。這將使 Netsmart 客戶加速患者報銷申請的提交過程，同時提升患者所得到的護理體驗。 AWS AI 和資料全球副總裁 Swami Sivasubramanian 表示：「企業應用Amazon Bedrock正呈現出爆炸式的增長。成千上萬不同規模，來自不同產業的企業選擇 Amazon Bedrock 作為他們生成式 AI 策略的核心基礎，它極大加速並簡化了企業從試驗階段到實際生產的過程。客戶對 Amazon Bedrock 充滿熱情，因為它不僅提供企業級的安全性和隱私保護，還提供了廣泛的前瞻模型選擇，使得建構生成式 AI 應用變得前所未有的簡單。隨著今天新功能的推出，我們將繼續快速創新，以為我們的客戶提供更豐富的功能和業界領先的模型，並進一步推動生成式 AI 的大規模普及。」全新的專有模型導入功能可以幫助客戶將客製化模型整合至 Amazon Bedrock，減少營運成本並加速應用程式開發在 Amazon Bedrock 上，來自醫療保健與金融服務等產業的客戶不僅可以輕鬆使用 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 和亞馬遜的多種領先的基礎模型，還能利用自身資料客製化公開模型，以支援特定產業的應用。當企業需要用自有資料建構這些模型時，他們通常仰賴模型訓練服務如 Amazon SageMaker，以從頭開始訓練模型或對現有的公開模型如 Llama、Mistral 和 Flan-T5 進行進階客製化。自 2017 年推出以來，Amazon SageMaker 已成為建構和訓練世界級基礎模型的平台，其中包括超大參數量的公開模型 Falcon 180。同時，客戶還希望能夠將他們自己的客製化模型與 Amazon Bedrock 內建的高級生成式 AI 工具結合，如知識庫、Guardrails、代理（Agents）和模型評估等，而無需自行開發這些功能。借助全新的 Amazon Bedrock 專有模型導入功能，企業現在能夠將自己的客製化模型導入到 Amazon Bedrock 中，以完全託管的應用程式開發介面（API）形式使用，這種方式為建構生成式 AI 應用程式帶來前所未有的體驗。只需點擊幾下，客戶即可將他們使用 Amazon SageMaker 或其他工具開發的模型整合到 Amazon Bedrock 平台上。模型透過自動化驗證流程後，客戶便可像使用平台上其他模型一樣使用自己的客製化模型，同時享受目前Amazon Bedrock所具備的所有優勢，包括無縫的可擴展性、強大的保護能力、遵循負責任的 AI 原則、利用檢索增強生成（RAG）擴充模型知識庫、輕鬆打造用於完成多步驟任務的代理（Agents）、進行微調以持續訓練和優化模型，且無需管理底層基礎設施。這一新功能讓企業能夠輕鬆地透過同一 API 使用 Amazon Bedrock 的模型與自己的客製化模型，Amazon Bedrock 專有模型導入功能現已推出預覽版，並支援三種最受歡迎的開放模型架構：Flan-T5、Llama 和 Mistral，並計畫未來支援更多模型。模型評估功能幫助客戶評估、比較和選擇適合其應用程式的最佳模型 Amazon Bedrock 提供了最廣泛的業界領先的模型選擇，滿足企業在價格、效能或功能方面的各種需求，並允許企業獨佔或與其他企業共享模型。建構生成式AI應用程式的關鍵步驟是找到合適的模型，而選擇特定應用場景的最佳模型則需要客戶在準確性和效能之間達成微妙的平衡。現在，企業還需要花費大量時間分析每個新模型可以如何滿足他們的應用場景，這放慢了他們向用戶提供生成式 AI 體驗的速度。今天起，模型評估功能已正式可用，它是企業快速分析和比較 Amazon Bedrock 上模型的最快方式，讓評估模型的時間從幾個星期縮短到幾個小時，進而加速推出新的應用程式並改善使用者體驗。客戶可以立即開始評估，透過選擇預定義的評估標準（例如準確性和穩健性）並上傳自有資料庫或提示庫，或者從內建的、公開可用的資源中進行選擇。對於主觀標準或需要細緻判斷的內容，Amazon Bedrock使客戶能夠輕鬆將人工審核融入到工作流程中，以根據特定應用場景的指標（如相關性、風格和品牌聲量）對模型進行評估。一旦設定完成，Amazon Bedrock 將執行評估並生成報告，使客戶能夠輕鬆瞭解模型在關鍵指標上的表現，並迅速選擇最適合其應用場景的模型。透過 Amazon Bedrock Guardrails 功能，客戶可以利用前瞻技術輕鬆實施防護措施，去除個人訊息和敏感資訊、不當語言、特定詞彙並過濾有害內容企業需要以安全、可信任和負責任的方式使用生成式 AI。許多模型使用內建控制來過濾不良和有害內容，但大多數客戶希望進一步客製化他們的生成式 AI 應用程式，以確保生成結果更具相關性，在符合公司政策的同時遵循負責任的 AI 原則。現在，Amazon Bedrock 的 Guardrails功能已正式可用，它在基礎模型的原有功能之上提供了業界領先的安全保護，能夠幫助客戶阻止高達85%的有害內容。Guardrails 是唯一一項由頂級雲端服務供應商提供的解決方案，它允許客戶在單一服務中同時擁有內建和客製化的防護機制，並可與 Amazon Bedrock 中的所有大型語言模型（LLMs）以及經過微調的模型一起使用。要打造一個 Guardrail，客戶只需提供一個自然語言描述來定義其應用程式上下文中不予顯示的主題即可。此外，客戶還可以設定閾值以過濾仇恨言論、侮辱、性相關用語、攻擊和暴力性等內容，並設定篩檢程式來移除個人訊息和敏感資訊、不當言論或過濾特定詞彙。透過為生成式 AI 應用程式提供一致的使用者體驗和標準化的安全和隱私控制，Amazon Bedrock Guardrails 使客戶能夠快速且安全地進行創新。更多模型選擇：Amazon Titan Text Embeddings V2、正式可用的 Titan Image Generator，以及來自 Cohere 和 Meta 的最新模型 Amazon Bedrock 專屬的 Amazon Titan 模型是由AWS在大規模且多樣化的資料庫上打造和預訓練而成的，專為多種應用場景設計，並內建負責任的 AI 功能。Amazon Bedrock 不斷擴展 Amazon Titan 系列，為客戶提供更多選擇和靈活性。Amazon Titan Text Embeddings V2 針對使用 RAG 的應用場景進行了優化，非常適合如資訊搜尋、問答聊天機器人和客製化推薦等用途。許多企業採用RAG技術，這種流行的模型客製化技術透過連接到知識源頭以增強基礎模型的生成結果。然而，運行這些操作可能會消耗大量運算和儲存資源。即將推出的新版 Amazon Titan Text Embeddings V2 模型降低了儲存和運算成本，同時提高了準確性。透過為客戶提供靈活的嵌入（embeddings）功能，將儲存需求降低至原來的四分之一，顯著降低了營運成本，同時在 RAG 應用場景中保持 97% 的準確性，表現優於其他領先模型。 Amazon Titan Image Generator 現已正式可用，為廣告、電子商務、媒體和娛樂等產業客戶提供了一種低成本的方式來生成專業級別的圖像，或對現有圖像進行優化和編輯，僅憑自然語言提示即可實現。Amazon Titan Image Generator 還為生成的所有圖像設計隱形浮水印，以幫助識別 AI 生成的圖像，進而推動 AI 技術的安全、可靠和透明發展，並有助於減少虛假資訊的傳播。同時，Amazon Titan Image Generator 還可以檢查圖片中是否存在浮水印，並幫助客戶確認圖片是否由其生成。同時，Amazon Bedrock 上的 Meta Llama 3 基礎模型已正式可用，Cohere的Command R 和 Command R+ 模型也即將推出。Llama 3 專為開發者、研究人員和企業設計，旨在支持他們建構、試驗並負責任地擴展生成式 AI 專案。Llama 3 模型是一系列經過預訓練及微調的大型語言模型，適用於廣泛的應用場景，特別擅長執行文本摘要和分類、情感分析、語言翻譯及程式碼生成等任務。而 Cohere的Command R 和 Command R+ 模型則是前瞻的基礎模型，客戶能夠基於此建構支援 10 種語言、具備先進 RAG 功能的企業級生成式AI應用，助力全球業務拓展。來自 Amazon Bedrock 客戶和合作夥伴的回饋亞馬遜打造的 Rufus 是一款以生成式AI為核心的專業購物助手，它是基於公司龐大的產品目錄、客戶建議、社群問答以及互聯網資訊進行訓練。Rufus 能夠解答客戶的購物疑問、提供產品比較，並根據對話情境進行推薦。亞馬遜商店 Foundational AI 副總裁兼傑出科學家 Trishul Chilimbi 表示：「為了在亞馬遜商店中提供卓越的對話式購物體驗，我們致力於為 Rufus 開發先進的模型，並期待它為客戶帶來超乎預期的價值。透過利用 Amazon Bedrock 的客製化模型導入功能，我們能夠將 Rufus 先進的底層模型提供給內部開發人員，以完全託管的 API 形式使用它。現在，從物流到工作室的各個業務團隊都可以使用這個模型來建構自己的應用，而 Amazon Bedrock 則簡化了開發流程，幫助所有亞馬遜客戶快速開發新體驗。」電通（Dentsu）是全球領先的綜合行銷和技術服務提供者之一。電通創意全球技術總監 James Thomas 表示：「在過去的三個月裡，我們利用 Amazon Titan Image Generator 模型的預覽版，透過自然語言提示創造了大量擬真的工作室級圖像，主要用於產品推廣和一致的品牌標誌生成。我們的創意團隊對 Titan Image Generator 生成的多樣化內容感到印象深刻，這些內容幫助我們為全球廣告活動創造了引人注目的圖像。我們期待體驗該模型新推出的浮水印檢測功能，這將提升AI生成內容的透明度，並幫助我們與客戶建立更牢固的信任關係。」 Salesforce 是全球 AI 客戶關係管理（CRM）領域的領導者，其「CRM+資料 + AI + 信任」的組合為企業提供了強大的客戶連結。Salesforce AI 產品資深副總裁 Kaushal Kurapati 表示：「AI 是我們承諾幫助客戶在 Salesforce 應用中提供客製化體驗的核心，這些應用都建立在 Data Cloud 的資料之上。為了在我們的統一資料平台上實施生成式 AI，我們正在評估各種基礎模型，確保所選模型最符合客戶的需求。Amazon Bedrock 是我們開放生態系統模型策略的關鍵部分，這項新的模型評估功能提供自動化與人工評估兩種方式，加速了我們比較和選擇模型的過程。現在，我們不僅可以基於直觀標準評估模型，還能從友好性、風格和品牌相關性等更多質性標準進行評估。這種能力的提升將使我們為客戶營運模型變得更加簡單和迅速。」

文章來源 : 世紀奧美 發表時間 : 2024/4/24 瀏覽次數 : 6404 加入收藏 :

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DeFi Lens打造用於技術分析的先進生成式AI

紐約2024年4月23日 /美通社/ -- 在去中心化金融（DeFi）這個不斷變化的世界裡，保持領先和競爭優勢至關重要。 DeFi Lens（https://defilens.ai）在今天正式問世，這是一個結合了生成式人工智能（AI）和Web3可信證明的創新型人工智能平臺，為交易者（尤其是使用技術分析（TA）策略的交易者）和加密貨幣愛好者提供更高效準確的市場信號和洞察。DeFi Lens讓交易者或加密貨幣用戶能夠以一種全新的方式來搜索Alpha（可操作的信息）、交易信號和數據，以及分析交易策略。該項目由Oraichain Labs孵化而成。 DeFi Lens: See Crypto Differently and Become DeFi Master with AI 用AI革新加密貨幣分析 DeFi Lens將加密貨幣市場上的主流分析工具和生成式AI的優勢融為一體。DeFi Lens是AI與Web3的結合體，旨在提供實時市場情報，推動Web3朝著更高效、更易使用的方向發展。 DeFi Lens具備一系列核心功能，從市場上一眾其他加密貨幣工具中脫穎而出： AI Explainer（AI解釋器）：幫助交易者理解加密貨幣圖表模式、技術分析、加密貨幣預測、數據報告和建議。 AI Positions（AI策略優化）：通過優化策略參數來識別可盈利的交易策略，並根據歷史數據生成交易信號。由於市場上有成千上萬種加密貨幣，存在大量的信號和交易策略，需要進行實時分析，DeFi Lens旨在通過AI驅動的自動化來解決這些重大計算挑戰。技術分析的大規模回溯測試：包括蠟燭圖模式、圖表指標、趨勢跟踪、成交量分佈、基於Wyckoff的VSA/VPA等。信號和策略通過算法進行驗證，結果通過可信證明合約存儲在區塊鏈上，確保加密貨幣交易可驗證。定制化的Alpha搜索：提供超31種偏好設置以進行Alpha搜索。即將推出無代碼AI功能，允許用戶使用自然語言進行搜索。加入DeFi Lens創新之旅於今年4月推出了免費的公開測試版，已上線至https://defilens.ai。立即體驗這一創新工具，與充滿活力的社區建立聯繫，開啟加密貨幣交易的新篇章。關於 DeFi LensDeFi Lens由Oraichain Labs孵化而成，是一款AI加密貨幣工具，具有可定制和生成能力，為交易者或加密貨幣用戶帶來搜索Alpha、交易信號和分析交易策略的全新方式。信號和策略受貨幣價值影響，並遵循可信證明協議。關於OraichainOraichain（https://orai.io）提供多維度的AI可信證明，並實現了與Web3的安全集成。Oraichain是全球首個第一層AI預言機。媒體聯繫方式：DeFi Lens, contact@defilens.ai

文章來源 : PR Newswire 美通社 發表時間 : 2024/4/23 瀏覽次數 : 2587 加入收藏 :

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SAS進一步擴展 SAS Viya功能利用生成式 AI技術為客戶提升生產力

提供領先數據及 AI 平台協助解讀及整合大型語言模型，加強現有相關處理能力； SAS Data Maker 將有助應對重大挑戰，並確保敏感數據安全拉斯維加斯2024年4月18日 /美通社/ -- SAS INNOVATE -- 過去一年GenAI（生成式人工智能）熱潮席捲全球，各行各業的企業機構趨之若鶩，紛紛積極投入資源部署GenAI的應用，但他們是否已取得應有的成效？若機構所採用的是SAS® Viya®數據及 AI 平台，答案絕對是肯定的。結合大型語言模型（LLM）編排能力的優勢，SAS Viya 現正協助客戶提升效率及生產力。於2024 年，SAS 將透過引入自家的合成數據生成器SAS Data Maker，並提供行業專用的 GenAI 輔助工具，擴展其可靠於 GenAI 領域的足跡，實現持續創新。有關 Viya LLM 編排能力及其他 GenAI 功能的詳情，請參閲以下簡報：透過生成式 AI 及 SAS Viya 提升生產力。 IDC 高級市場研究分析師 Wiktor Markiewicz 表示：「SAS 的大原則是每個人都能夠在數據分析生命週期中的每個階段，查詢數據並進行複雜分析，而生成式 AI 正好在這數據分析普及化的過程中扮演着至關重要的角色。然而，大部分行業領袖對AI 科技認識尚淺，亦不了解如何善用有關技術。可信的數據及 AI 平台則有助消除疑慮，展開生成式 AI 探索之旅。」 Georgia-Pacific 及 wienerberger 依賴 Viya 的 AI 及 GenAI 能力生產商 Georgia-Pacific 是採用 Viya 的 SAS 客戶。Georgia-Pacific 合作及支援中心副總裁 Roshan Shah 表示：「當我們的生產設備或過程出現問題時，我們會利用感應器收集的數據、業務守則、推薦系統及生成式 AI 找出下一步應採取的最佳措施，以解決有關問題。SAS Viya 提供的串流數據分析及智能決策管理支援有助我們在事故發生時作出正確決策，實現即時的價值。」談及 Georgia-Pacific，SAS 執行副總裁兼技術總監 Bryan Harris 表示：「SAS 的其中一個核心優勢在於其深厚的行業知識。我們了解生產業，亦了解 Georgia-Pacific所面臨的獨特挑戰，透過幫助他們適當地擴展 LLM 編排能力及針對生產的 GenAI 輔助策略，讓員工可利用先進的應用程式，解決即時運作問題。」全球磚瓦生產商 wienerberger 亦使用 SAS 提供的AI 支援，透過在 Microsoft Azure 上使用 SAS 降低能源消耗、減少溫室氣體排放，並提升產品質素。wienerberger 數據科學團隊主管 Florian Zittmayr 表示：「我們使用 SAS 的 AI 及物聯網（loT）分析串連所有數據流，分析整個生產流程。 SAS Analytics 透過協助我們的工程師及員工在每個步驟中獲取有價值的資訊，並確定具體的目標價值，實現窯爐智能化，使磚瓦的鍛燒及乾燥程序更合乎經濟效益。」一間全球消費品生產商則利用 Viya 及其 GenAI 功能優化倉庫空間，更有效分配入庫的貨物，並根據產品需求比較不同的「假設」情境。SAS 透過動態更新 SAS Visual Analytics 儀表板，協助開發一個基於 LLM 的數碼輔助工具，讓該企業的供應鏈團隊可透過深入數據分析，輕鬆節省時間及改善倉庫空間的使用率。這款以對話為基礎的輔助工具，讓技術及商業用戶均可快速且準確地產生所需的結果，並透過 SAS 可信及可解釋的數據分析技術改善決策能力。企業機構紛紛積極採用及部署 GenAI，但往往還未準備就緒，在距離實際執行仍存在一定差距，詳情請參閱美國一項最新研究的概要：揭示生成式 AI 的挑戰及潛能：如何實現競爭優勢。 Viya 憑藉其務實、行業驅動的優勢在眾多 GenAI應用中脫穎而出隨着不同企業機構探索 GenAI的無限潛力，SAS優先集中建立行業驅動及符合道德應用的相關案例。SAS 讓遍及各行各業的企業機構能夠在其不同的監管環境下確保安全的GenAI技術應用，並從中取得可信的結果，有效提升生產力。SAS 在各項領先產品中均加入 GenAI 功能，例如 Viya 及 SAS Customer Intelligence 360： GenAI 編排能力：Viya 將外部的 GenAI 模型整合至現有的業務流程及系統，運用LLM編排能力實現端對端的企業應用實例。 SAS Viya現已涵蓋以上功能。 Viya Copilot：透過個人輔助工具加快分析、商業及行業等領域的任務，協助開發人員、數據科學家及商業用戶提高生產力。Viya Copilot 提供多項工具，可用於產生編碼、數據清理、數據探索、市場營銷策劃、行程設計及知識差距分析等工作。Viya Copilot 的首個版本只供受邀請人士作私人預覽。 SAS Data Maker：在不危害敏感資資料安全性的情況下產生高質素的合成表格數據，協助企業機構面對數據私隱及數據不足所帶來的挑戰，有效解決相關問題。SAS Data Maker 現已提供私人預覽。促進客戶互動：SAS繼續為其旗艦營銷科技（MarTech）解決方案 SAS Customer Intelligence 360 注入GenAI功能，協助營銷人員提升客戶體驗。SAS Customer Intelligence 360 已提供嶄新的 GenAI功能，有助簡化市場營銷策劃、行程設計及內容和創意開發等流程。針對營銷人員的需要，SAS 現正於SAS Customer Intelligence 360引入三項全新功能：透過自然語言提示利用 GenAI 推薦合適的客戶群，建立目標受眾；透過提供聊天體驗收集並分析受眾數據；以及提供 GenAI電郵主題建議服務。 Viya 的 GenAI 功能為計劃實現以下目標的客戶帶來重大轉變：加速創新：透過利用 SAS Intelligent Decisioning 等決策流程工具，將 GenAI 模型無縫整合至決策工作流程、AI/ML 應用及現有業務流程中。確保數據安全：透過各項穩健的數據質素控制措施，包括合成式數據生成、數據最小化、匿名化及加密等，保障用戶私隱及安全，確保敏感資料獲得全面的保護。產生可信且可解釋的結果：數據專家可利用自然語言處理技術預先處理數據，並為生成的結果提供解釋，從而將產生不準確訊息的機會及語言文本的處理成本降至最低。加強管治能力：利用內置工具制定工作流程，為LLM的生命週期，包括模型風險管理等範疇進行驗證。作出更精確的決策：Viya 平台內建卓越的量化決策能力，對成功的 GenAI推理至關重要。 SAS今日於 SAS Innovate 作出有關公佈。這項活動旨在為商業領袖、技術用戶及 SAS 合作夥伴帶來數據及 AI 體驗。請於 X/Twitter 關注 @SASsoftwareNews，緊貼 SAS 最新消息。關於 SASSAS 是全球領先的人工智能及商業分析軟件供應商，為各行各業提供專用解決方案。SAS 過在關鍵時刻為企業及機構提供知識卓見，協助更快速地將數據轉化成可信決策。 SAS 為全球客戶提供THE POWER TO KNOW®。 SAS以及其他所有 SAS Institute Inc. 的產品及服務名稱均為註冊商標，或是SAS Institute Inc. 在美國及其他國家®顯示美國註冊商標。其他品牌及產品名稱為其他公司的商標。版權所有 © 2024 SAS Institute Inc. 保留所有權利。傳媒聯絡： Laura Fleek Brumleylaura.brumley@sas.com 214-803-6692sas.com/news

文章來源 : PR Newswire 美通社 發表時間 : 2024/4/18 瀏覽次數 : 2608 加入收藏 :

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Omdia：亞洲和大洋洲的生成式 AI 軟件收入預計將於 2028 年超過 180 億美元

倫敦2024年4月17日 /美通社/ -- 自 ChatGPT 出現以來，亞洲和大洋洲的生成式人工智能 (GenAI) 開發和部署勢頭迅猛，Omdia 最新發表的《2024 年亞洲與大洋洲生成式 AI：以在地化實現民主》報告指出，到 2024 年底，該地區 GenAI 的軟件收入預計約為 34 億美元，但到 2028 年預計將超過 180 億美元。與其他市場相比，中國、日本和韓國在 GenAI 發展方面處於領先地位。這些市場的供應商利用在地化的 AI 基礎設施、數據和人力資源，開發出具有多語言功能、深切了解當地文化並符合當地法規要求的 GenAI 模式。這三個市場的供應商共開發了 300 多個基礎模式，所有模式都是為各種應用程式開發，包括聊天機械人和虛擬助手、視像分析、遊戲和軟體開發、自動駕駛汽車和機械人等。「亞洲和大洋洲擁有 AI 產業中一不分最有雄心的供應商，他們正在建立全端解決方案。Alibaba、 Baidu、Huawei、Tencent、SK Telecom 和 KT 等公司正在開發專有的雲端 AI 晶片、基礎設施、框架、服務和解決方案，其願景是根據地區情況打造完全符合地區需求的 GenAI 產品和服務」，Omdia 應用智慧首席分析師蘇連傑 (Lian Jye Su) 評論道。除了這些市場以外，印度和新加坡也在 AI 領域取得長足進展。Ola、Sarva AI、Tech Mahindra 和 CoRover.ai 等印度供應商正在開發大型語言模式 (LLM)，支援印地語、英語和多種地區語言的文字和語音服務。同時，新加坡最近推出一套經過預先訓練和指導調整的 LLM，稱為東南亞語言合一模式 (SEA-LION)，由 AI Singapore、A*STAR 和 AWS 共同開發。SEA-LION 專為多種東南亞語言設計，包括印尼語、馬來語、泰語和越南語。此外，新加坡亦與 Google Cloud 和 Microsoft Azure 合作，為本地企業提供 GenAI 培訓和開發解決方案。 Omdia 指出，亞洲和大洋洲的大多數機構都缺乏 GenAI 開發方面的專業知識，難以與主要技術供應商和新創公司競爭 AI 人才。亞洲和大洋洲的 GenAI 解決方案開發商和服務提供者必須認識到創建區域 GenAI 解決方案的複雜性，並部署適當的資源，幫助客戶滿足數據主權要求。「我們期望對 GenAI 在地化和數據主權的關注會最終變成對 AI 主權的關注。亞洲和大洋洲現在已經理解了 GenAI 帶來的模式轉變，並開始倡導完全符合本國身份、特徵和需求的 GenAI 發展。因此，各國政府需要與 GenAI 技術供應商和終端使用者密切合作，建立在地的 AI 基礎設施和生態系統」，蘇連傑 (Su) 總結道。關於Omdia Omdia，作為Informa Tech的一部分，是一家專注於科技行業的領先研究和諮詢集團。憑藉對科技市場的深入瞭解，結合切實可行的洞察力，Omdia將賦能企業做出明智的增長決策。要瞭解更多資訊，請訪問www.omdia.com。媒體連絡人：Fasiha Khan/電話：+44 7503 666806/電子郵箱：fasiha.khan@omdia.com

文章來源 : PR Newswire 美通社 發表時間 : 2024/4/17 瀏覽次數 : 2675 加入收藏 :

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